当企业内部的审批流从二级扩展到五级、六级,管理层往往会在某一天突然意识到:原本为了规范而设计的审批环节,已经变成了业务推进中真实的阻力来源。一个采购申请从提交到最终批准,可能需要经历不同部门、不同层级的多轮确认,每个节点的等待时间不可控,发起人频繁催促,审批人疲于处理堆积的待办事项。这种现象在企业规模扩大、业务复杂度提升之后尤为明显。
问题摆在决策者面前的时候,技术部门通常会建议引入条件分支逻辑来实现自动化:根据预设规则,让系统自动判断某些审批环节是否需要介入,或者直接跳过某些层级。这一思路从技术实现角度来看并不复杂,许多成熟的流程引擎或OA系统已经支持基于字段值、申请金额、申请类型等条件触发不同的流转路径。但管理层的顾虑同样真实:一旦将判断权交给系统,是否会因为规则设计的疏漏导致本应严格审核的事项被自动放行?或者因为业务变化频繁,规则维护成本反而高于当前的人工干预?
自动化逻辑能解决什么,又会带来什么
条件分支自动化的核心价值在于减少不必要的人工等待。例如,金额在一定阈值以下的费用报销,可以直接跳过部门负责人,由财务系统自动完成审核;跨部门协作申请,可以根据申请人所在部门和申请类型,自动匹配对应的审批路径,避免人工判断该送给谁。这类场景的共同特点是:判断依据相对明确,业务规则相对稳定,且重复性高。
但现实中的审批流往往包含大量"灰色地带"。某些申请在表面上符合自动放行条件,但实际涉及的业务背景可能需要特定部门负责人的判断。例如,一笔采购金额虽然在阈值内,但供应商是新合作方,或者涉及的物料属于关键品类,这时人工审批的价值就在于对隐性风险的识别。如果将这类场景完全交给系统,意味着需要在规则中穷尽所有可能的例外情况,而这本身就是一项持续且复杂的工作。
更值得注意的是,规则的维护成本往往在系统上线后才逐步显现。业务部门提出新的审批需求,IT部门需要修改规则配置,测试验证后才能发布。如果企业的业务调整频繁,或者不同部门对审批标准的理解存在差异,规则的迭代可能会变成一个持续拉扯的过程。与此同时,一旦系统出现误判——无论是因为规则设计缺陷还是数据录入错误——责任归属往往会成为新的管理难题。
人工干预的价值是否可以被量化
保留人工灵活干预的另一层考虑,在于审批流本身并不仅仅是流程执行工具,它同时承载着信息传递和风险把关的职能。当一个申请经过多个层级审批时,每个审批人实际上都在用自己的业务判断对申请内容进行复核。这种复核的价值,部分来自于对具体业务场景的理解,部分来自于对申请人行为模式的了解,而这些隐性因素很难被转化为系统规则。
但另一方面,人工干预的弊端同样明显。审批人可能因为工作繁忙而延迟处理,也可能因为缺乏足够的信息支撑而无法做出准确判断。更常见的情况是,审批人默认信任申请人或前序审批人的判断,实际审批动作退化为"走流程",这时人工环节的存在反而只是增加了时间成本,并未真正发挥风险把关的作用。
这种矛盾在实际管理中的表现是:企业一方面希望通过流程确保合规和可追溯,另一方面又希望避免流程本身成为效率的拖累。而当前阶段的技术条件,尚不足以让系统完全替代人在复杂场景下的判断能力,但确实可以在部分标准化场景中显著降低人工介入的频次。
决策的关键不在于技术,而在于对现有流程的真实认知
选择引入自动化逻辑,还是继续依赖人工灵活性,核心问题并不在于哪种方式更先进或更稳妥,而在于企业对自身审批流的真实状况是否有清晰的认知。如果大部分审批环节都属于标准化、重复性高的场景,且企业内部对审批规则有较强的共识和稳定性,那么自动化逻辑可以带来立竿见影的效率提升。但如果审批流中存在大量依赖人工判断的灰色地带,或者业务变化频繁导致规则难以固化,那么过早引入自动化可能会带来新的管理成本。
另一个需要考虑的因素是数据准确性。自动化逻辑的可靠性,建立在系统中录入的数据准确、完整且及时更新的基础上。如果企业在申请提交环节缺乏有效的数据校验机制,或者相关主数据(如供应商信息、物料分类、预算科目)本身存在维护不及时的问题,那么自动化逻辑反而可能放大这些数据问题带来的风险。
当前阶段的决策,更适合从局部试点开始。选择一类审批场景,判断标准相对清晰,业务规则相对稳定,先验证自动化逻辑在实际运行中的表现,同时观察规则维护的实际成本和误判的发生频率。这种方式既可以降低全面推行可能带来的风险,也能为后续决策积累真实的经验数据。